Modelos y algoritmos para minería de procesos y datos

Abstract

En entornos organizacionales de gran escala como por ejemplo e-government, las organizaciones enfrentan diversos desafíos para gestionar sus procesos de negocio y los datos que generan. El volumen de datos que un proceso genera, ha aumentado y se ha distribuido entre las diferentes tecnologías utilizadas, definiendo ecosistemas en los que se hace necesario integrar diferentes visiones, técnicas y herramientas para la gestión de la información. La Gestión de Procesos de Negocio (Business Process Management, BPM) ayuda a las organizaciones a gestionar sus procesos, desde el modelado, implementación, ejecución, evaluación y análisis, brindando soporte para la automatización y mejora de procesos. En la mayoría de los casos se utilizan Sistemas BPM (Business Process Management Systems, BPMS) para modelar, implementar y ejecutar procesos, pero aún con estas herramientas es complejo identificar la conexión entre los datos de los procesos y los diferentes sistemas con los que se comunica. Como consecuencia, recopilar los datos para obtener una visión completa de las ejecuciones de los procesos se vuelve una tarea compleja, lo que deriva en una visión partida entre datos de los procesos por un lado y datos de la organización por otro. Por este motivo, es de suma importancia lograr proporcionar a las organizaciones un todo para generar una vista unificada a la cual se pueda aplicar técnicas de minería de procesos y de minería de datos para brindar a las organizaciones la inteligencia necesaria para mejorar sus procesos. Por otra parte, los sistemas de data warehouse han sido utilizados por las organizaciones para modelar sus datos y construir análisis que generan reportes para la toma de decisiones. Estos sistemas de data warehouse permitirán tener una vista unificada de los datos con la cual apoyar la toma de decisiones a la hora de optimizar los procesos. El objetivo de este proyecto es implementar una solución que permita la integración de datos de procesos de negocio y datos organizacionales. Para ello, se implementa un metamodelo integrador y a partir de él, construir un data warehouse que permita proveer a la organización de la inteligencia organizacional necesaria para mejorar su operativa diaria.